【摘 要】
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中文人名识别作为中文语言处理的一项关键技术,广泛应用于文本挖掘、语义分析、机器翻译等领域。在数据日趋海量化和异构化的当今社会,对于中文人名进行命名实体识别已经成为
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京森林警察学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目（LGZD201502,LGYB201603）
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中文人名识别作为中文语言处理的一项关键技术,广泛应用于文本挖掘、语义分析、机器翻译等领域。在数据日趋海量化和异构化的当今社会,对于中文人名进行命名实体识别已经成为现阶段中文自然语言处理的研究热点之一。由于现有方法大多依赖于先验的领域知识和工程化的特征,识别模型常需要研究人员的大量语言学知识。为了减少甚至忽略对这些工程化的特征的依赖,旨在建立一种较为灵活的深度神经网络架构,通过对大规模未标记语料的内部表示的学习,使得系统减少甚至忽略这些工程化特征的影响,采用无监督的方法进行中文人名识别。实验结果表明,该模型
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